Chiunque lavori nella logistica, al giorno d’oggi, sa che il settore si basa sull’accuratezza dei dati, fondamentali per attività come la gestione dell’inventario e il tracciamento delle spedizioni. Tuttavia, negli ultimi anni, i dati non vengono più utilizzati esclusivamente a fini operativi, ma anche con obiettivi predittivi.
Questo approccio innovativo consente di anticipare scenari futuri, pianificando al meglio ogni ordine e migliorando l’efficienza complessiva. In questo contesto emerge l’ingegneria logistica avanzata, che integra tecnologie innovative e metodologie analitiche per trasformare i dati in strumenti strategici.
Grazie all’uso di algoritmi predittivi, machine learning e analisi dei big data, è possibile identificare pattern, prevedere la domanda e ottimizzare i flussi logistici. Ovviamente, per utilizzare tale strumento in maniera accurata è bene affidarsi a partner esperti nel settore, come Inovys Logistic.
Perché effettuare l’analisi dei dati
Come accennato, l’analisi dei dati consente di affrontare le sfide legate a tre aspetti fondamentali della supply chain: la pianificazione degli ordini,
